ISBN: 9783639437713 - different subspace classification: datenanalyse, -interpretation, -visualisierung und vorhersage in hochdimensionalen räumen (6 risultati)

Softcover/Taschenbuch. Condizione: Neu. Inhaltlich unver?nderte Neuauflage. In den letzten Jahren stellen sich Auswertungsaufgaben zunehmend gr??erer Mengen an Daten in zahlreichen Anwendungsfeldern - wie dem CRM oder der Microarray Analyse - h?ufig mit hunderten von Merkmalen. Dabei gilt es oft, gute Vorhersageergebnisse mit einer gr??tm?glichen Verst?ndlichkeit zu verbinden, um die Ergebnisse auch den Anwendern ?berzeugend vermitteln zu k?nnen. Different Subspace Classification stellt eine Methodik zur Charakterisierung von Klassen auf Basis von klassenweise spezifischen Merkmalsuntermengen dar sowie deren Nutzung zur automatischen Klassifikation. Erg?nzt wird die entwickelte Methodik um neuere Arbeiten zur Minimal Subspace Classification sowie einen Ansatz der Integration von Algorithmen des Subspace Custering. Zahlreiche Bespiele illustrieren den Nutzen unterschiedlicher Analyseans?tze und sollen den Leser f?r den Umgang mit hochdimensionalen Daten sensibilisieren. Insbesondere erfolgt die ausf?hrliche Behandelung eines Beispiels aus dem Gebiet der ?konometrie: die Klassifikation von Konjunkturzyklen der BRD. Dieses Buch richtet sich insbesondere an Leser mit praktischen Erfahrungen in der Analyse von Daten und komplexen Zusammenh?ngen. De Gewicht in Gramm: 185. …

Taschenbuch. Condizione: Neu. Different Subspace Classification | Datenanalyse, -interpretation, -visualisierung und Vorhersage in hochdimensionalen Räumen | Gero Szepannek | Taschenbuch | 112 S. | Deutsch | 2012 | AV Akademikerverlag | EAN 9783639437713 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Inhaltlich unveränderte Neuauflage. In den letzten Jahren stellen sich Auswertungsaufgaben zunehmend größerer Mengen an Daten in zahlreichen Anwendungsfeldern - wie dem CRM oder der Microarray Analyse - häufig mit hunderten von Merkmalen. Dabei gilt es oft, gute Vorhersageergebnisse mit einer größtmöglichen Verständlichkeit zu verbinden, um die Ergebnisse auch den Anwendern überzeugend vermitteln zu können. Different Subspace Classification stellt eine Methodik zur Charakterisierung von Klassen auf Basis von klassenweise spezifischen Merkmalsuntermengen dar sowie deren Nutzung zur automatischen Klassifikation. Ergänzt wird die entwickelte Methodik um neuere Arbeiten zur Minimal Subspace Classification sowie einen Ansatz der Integration von Algorithmen des Subspace Custering. Zahlreiche Bespiele illustrieren den Nutzen unterschiedlicher Analyseansätze und sollen den Leser für den Umgang mit hochdimensionalen Daten sensibilisieren. Insbesondere erfolgt die ausführliche Behandelung eines Beispiels aus dem Gebiet der Ökonometrie: die Klassifikation von Konjunkturzyklen der BRD. Dieses Buch richtet sich insbesondere an Leser mit praktischen Erfahrungen in der Analyse von Daten und komplexen Zusammenhängen. 112 pp. Deutsch.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Inhaltlich unveränderte Neuauflage. In den letzten Jahren stellen sich Auswertungsaufgaben zunehmend größerer Mengen an Daten in zahlreichen Anwendungsfeldern - wie dem CRM oder der Microarray Analyse - häufig mit hunderten von Merkmalen. Dabei gilt es oft, gute Vorhersageergebnisse mit einer größtmöglichen Verständlichkeit zu verbinden, um die Ergebnisse auch den Anwendern überzeugend vermitteln zu können. Different Subspace Classification stellt eine Methodik zur Charakterisierung von Klassen auf Basis von klassenweise spezifischen Merkmalsuntermengen dar sowie deren Nutzung zur automatischen Klassifikation. Ergänzt wird die entwickelte Methodik um neuere Arbeiten zur Minimal Subspace Classification sowie einen Ansatz der Integration von Algorithmen des Subspace Custering. Zahlreiche Bespiele illustrieren den Nutzen unterschiedlicher Analyseansätze und sollen den Leser für den Umgang mit hochdimensionalen Daten sensibilisieren. Insbesondere erfolgt die ausführliche Behandelung eines Beispiels aus dem Gebiet der Ökonometrie: die Klassifikation von Konjunkturzyklen der BRD. Dieses Buch richtet sich insbesondere an Leser mit praktischen Erfahrungen in der Analyse von Daten und komplexen Zusammenhängen. …

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Szepannek GeroDipl.-Stat.: Studium der Statistik mit Schwerpunkt Oekonometrie/Marketing an der TU Dortmund, Wiss. Ang. am Lehrstuhl fuer Computergestuetzte Statistik der Fakultaet Statistik/ TU Dortmund.Inhaltlich unveraenderte Neuauf.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Inhaltlich unveränderte Neuauflage. In den letzten Jahren stellen sich Auswertungsaufgaben zunehmend größerer Mengen an Daten in zahlreichen Anwendungsfeldern - wie dem CRM oder der Microarray Analyse - häufig mit hunderten von Merkmalen. Dabei gilt es oft, gute Vorhersageergebnisse mit einer größtmöglichen Verständlichkeit zu verbinden, um die Ergebnisse auch den Anwendern überzeugend vermitteln zu können. Different Subspace Classification stellt eine Methodik zur Charakterisierung von Klassen auf Basis von klassenweise spezifischen Merkmalsuntermengen dar sowie deren Nutzung zur automatischen Klassifikation. Ergänzt wird die entwickelte Methodik um neuere Arbeiten zur Minimal Subspace Classification sowie einen Ansatz der Integration von Algorithmen des Subspace Custering. Zahlreiche Bespiele illustrieren den Nutzen unterschiedlicher Analyseansätze und sollen den Leser für den Umgang mit hochdimensionalen Daten sensibilisieren. Insbesondere erfolgt die ausführliche Behandelung eines Beispiels aus dem Gebiet der Ökonometrie: die Klassifikation von Konjunkturzyklen der BRD. Dieses Buch richtet sich insbesondere an Leser mit praktischen Erfahrungen in der Analyse von Daten und komplexen Zusammenhängen.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 112 pp. Deutsch. …